Чатботы. Взгляд изнутри. До появления больших языковых моделей чатботы были довольно примитивными и могли решать весьма ограниченный круг задач. Малейшее отклонение от заложенного сценария приводило к потере клиентов и снижению конверсии. Помимо этого, создание чатбота требовало определённых навыков: разработать сценарий общения с клиентом, собрать это всё в конструкторе, предусмотреть нештатные ситуации, вручную анализировать его работу, вносить изменения и так далее. В чём отличие нашего решения? Вместо всего вышеперечисленного достаточно просто сформулировать задачу на обычном языке, отдать боту в качестве промта и наблюдать в системе аналитики увеличение конверсий. Магия? Ну почти. Под капотом у чатбота мощный ИИ, который и делает всё описанное возможным. Главная отличительная особенность такого решения – самообучение. Чем больше чатбот общается с вашими клиентами, тем больше понимает их потребности и подстраивается под них, что напрямую влияет на конверсию. У клиента создаётся впечатление, что с ним общается живой человек. Таким образом формируются доверительные отношения и повышается лояльность клиентов. В качестве ИИ может выступать любой сервис, имеющий API. Это может быть популярный ныне ChatGPT, различные российские аналоги вроде YandexGPT или GigaChat, а также множество других. Помимо этого, вы можете развернуть собственную LLM-модель на своём сервере и быть уверенными в конфиденциальности передаваемых данных, а также дообучить её для решения своих специфичных задач. Такое решение заменяет необходимость иметь штатных сотрудников, заменяя их виртуальными помощниками. Отдел продаж, служба поддержки, первичные консультации – вот далеко не полный перечень задач, которые может решать чатбот. И решать намного более эффективно, чем живые сотрудники. Посмотреть как это работает можно на примере Элизы.